論文の概要: Synthesis of 3D on-air signatures with the Sigma-Lognormal model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16329v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 17:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 13:52:32.407350
• Title: Synthesis of 3D on-air signatures with the Sigma-Lognormal model
• Title（参考訳）: Sigma-Lognormalモデルによる3次元オンエアシグネチャの合成
• Authors: Miguel A. Ferrer, Moises Diaz, Cristina Carmona-Duarte, Jose J. Quintana Hernandez, Rejean Plamondon
• Abstract要約: 本稿では,対数正規性原理を利用した合成3Dオンエアシグネチャを生成するフレームワークを提案する。 実際の3Dシグネチャを模倣した合成3Dシグネチャデータベースを作成した。 また,提案手法は3次元空気の書き起こしやジェスチャーの合成にも有効であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6467072494275734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Signature synthesis is a computation technique that generates artificial specimens which can support decision making in automatic signature verification. A lot of work has been dedicated to this subject, which centres on synthesizing dynamic and static two-dimensional handwriting on canvas. This paper proposes a framework to generate synthetic 3D on-air signatures exploiting the lognormality principle, which mimics the complex neuromotor control processes at play as the fingertip moves. Addressing the usual cases involving the development of artificial individuals and duplicated samples, this paper contributes to the synthesis of: (1) the trajectory and velocity of entirely 3D new signatures; (2) kinematic information when only the 3D trajectory of the signature is known, and (3) duplicate samples of 3D real signatures. Validation was conducted by generating synthetic 3D signature databases mimicking real ones and showing that automatic signature verifications of genuine and skilled forgeries report performances similar to those of real and synthetic databases. We also observed that training 3D automatic signature verifiers with duplicates can reduce errors. We further demonstrated that our proposal is also valid for synthesizing 3D air writing and gestures. Finally, a perception test confirmed the human likeness of the generated specimens. The databases generated are publicly available, only for research purposes, at .
• Abstract（参考訳）: 署名合成は,自動署名検証における意思決定を支援する人工標本を生成する計算手法である。 キャンバス上の動的および静的な2次元の筆跡を合成することを中心に、この主題に多くの研究がなされている。 本稿では,指先の動きに合わせて複雑な神経運動制御を模倣した,対数正規性原理を利用した合成3Dオンエアシグネチャを生成する枠組みを提案する。 本論文は, 人工個体と複製標本の発達に関わる通常の事例に対処するため, 1) 完全3次元新規署名の軌跡と速度, (2) 署名の3次元軌跡のみが知られている場合の運動情報, (3) 3次元実署名の複製サンプルの合成に寄与する。 検証は,実物を模倣した合成3次元署名データベースを作成し,実および合成データベースと類似した実および熟練の偽造品の自動署名検証を行った。 また,重複による3次元自動署名検証器の訓練により誤りの低減が図られた。 さらに,提案手法は3次元空気の書き起こしとジェスチャーの合成にも有効であることを示した。 最後に、認識テストにより、生成された標本の人間の類似性が確認された。 生成されたデータベースは、研究目的でのみ公開されています。

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